A、bert分类效果优于word2vec
B、word2vec分类效果优于bert
C、效果一致
D、以上选项均不正确
答案：A
A、bert分类效果优于word2vec
B、word2vec分类效果优于bert
C、效果一致
D、以上选项均不正确
答案：A
A. 轨迹跟踪
B. 决策树
C. 数据挖掘
D. K近邻算法
解析：轨迹跟踪又称为前轮反馈控制法（Front wheel feedback)，核心在于基于前轮中心的路径跟踪偏差量对方向盘转向控制量进行计算。决策树算法是一种逼近离散函数值的方法，它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。符合题意的为B项决策树。答案选B
A. 曼哈顿距离
B. 欧氏距离
C. 马氏距离
D. 切比雪夫距离
A. 相加关系
B. 相关关系
C. 后面的模型必须建立在前面的模型之上
D. 相互独立
A. 输入端-输出端
B. 输入端-中间端
C. 输出端-中间端
D. 中间端-中间端
A. 等价
B. 互不相容
C. 相互独立
D. 相互对立
A. 计算简单
B. 非线性
C. 具有饱和区
D. 几乎处处可微
解析：见算法解析
A. 神经计算
B. 进化计算
C. 免疫计算
D. 蚁群算法
A. 格点搜索$;$交叉验证$;$针对预测误差评估的度量函数
A. 手工标注
B. 自动化标注
C. 半自动化标注
D. 半手工标注
